AI는 우리 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있으며, 그 방식에는 여러 가지가 있습니다. 이번에는 AI의 세 가지 주요 유형인 온디바이스 AI, 엣지 컴퓨팅 AI, 클라우드 AI에 대해 설명해보겠습니다.
1. 온디바이스 AI (On-Device AI)
우리가 사용하는 기기 안에서 직접 작동하는 AI라고 생각하면 됩니다. 스마트폰이나 태블릿에서 바로 작동하는 것이죠. 인터넷이 없어도 작동하고, 개인 정보 보호에도 유리합니다.어떤 걸 의미 할까?
ㆍ 스마트폰의 음성 인식 : 많은 스마트폰에는 인터넷 연결 없이도 작동하는 음성 인식 기능이 탑재되어 있습니다. 예를 들어, 명령어를 인식하여 전화를 걸거나 메시지를 보내는 기능이 이에 해당합니다.
ㆍ 사진 정리 애플리케이션 : 사진을 분류하고 태그를 지정하는 기능을 통해 사용자는 쉽게 원하는 사진을 찾을 수 있습니다. 이 기능은 사용자의 개인 정보를 보호하면서도 효율적인 사진 관리를 가능하게 합니다.
장점
ㆍ 개인 정보 보호 : 우리의 정보가 기기 밖으로 나가지 않습니다.
ㆍ 빠른 작동 : 인터넷을 거치지 않아서 바로바로 결과를 볼 수 있습니다.
ㆍ 인터넷 필요 없음 : 인터넷이 없어도 사용할 수 있습니다.
단점
ㆍ 기기 성능 제한 : 사용하는 기기가 좋아야 AI도 잘 작동합니다.
ㆍ 배터리 소모 : 계속 사용하면 기기 배터리가 빨리 닳을 수 있습니다.
2. 엣지 컴퓨팅 AI (Edge Computing AI)
엣지 컴퓨팅 AI는 데이터가 생성되는 지점에 가까운 곳에서 AI 처리를 수행합니다. 이는 응답 시간을 단축시키고 네트워크 부하를 줄이는 장점이 있습니다.어떤 걸 의미 할까?
ㆍ 스마트 공장 : 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하여 공정의 효율성을 높이고 결함을 식별합니다.
ㆍ 도시 교통 관리 시스템 : 교통 흐름을 실시간으로 분석하여 교통 체증을 예방하고 최적의 교통 경로를 제공합니다.
장점
ㆍ 빠른 반응 : 데이터를 멀리 보내지 않아서 빨리 반응합니다.
ㆍ 유연한 확장 : 필요에 따라 쉽게 조절할 수 있습니다.
ㆍ 네트워크 부담 감소 : 클라우드 AI에 비해 데이터를 덜 보내니까 네트워크가 덜 바빠집니다.
단점
ㆍ 보안 문제 : 여러 기기가 연결되어 있어서 보안에 신경 써야 합니다.
ㆍ 관리 복잡성 : 많은 기기를 관리하는 게 복잡할 수 있습니다.
3. 클라우드 AI (Cloud AI)
클라우드 AI는 인터넷을 통해 서버에 위치한 AI 모델을 활용합니다. 이 방식은 강력한 컴퓨팅 자원과 대량의 데이터를 처리할 수 있는 장점이 있습니다.어떤 걸 의미 할까?
ㆍ 음성 인식 서비스 : 구글 어시스턴트나 아마존 알렉사와 같은 서비스는 사용자의 음성 명령을 클라우드로 전송하여 처리합니다.
ㆍ 온라인 추천 시스템 : 넷플릭스나 유튜브와 같은 플랫폼은 사용자의 시청 기록과 선호도를 분석하여 개인화된 추천을 제공합니다.
장점
ㆍ 강력한 처리 능력 : 큰 서버를 사용해서 많은 데이터를 처리할 수 있습니다.
ㆍ 중앙에서 관리 : 모든 데이터와 리소스를 한 곳에서 볼 수 있습니다.
ㆍ 자유로운 리소스 사용 : 필요에 따라 쉽게 늘리거나 줄일 수 있습니다.
단점
ㆍ 인터넷 의존도 : 인터넷이 끊기면 사용할 수 없습니다.
ㆍ 개인 정보 노출 위험 : 데이터가 외부로 나가니 보안이 중요합니다.
ㆍ 처리 지연 : 데이터를 보내고 받는 데 시간이 걸립니다.
이 세 가지 AI 기술은 서로 보완적인 관계에 있으며, 각각의 분야에서 지속적으로 발전하고 있습니다. 온디바이스 AI는 사용자 경험과 개인 정보 보호를 중심으로 발전하고 있으며, 엣지 컴퓨팅 AI는 네트워크 효율성과 실시간 데이터 처리에 초점을 맞추고 있습니다. 반면, 클라우드 AI는 대규모 데이터 처리와 고급 AI 기능 제공에 중점을 두고 있습니다. 이들의 상호 보완적인 사용은 향후 AI 기술의 발전 방향을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것으로 생각하고 있습니다.